Individual cells appear capable of learning, a behaviour once deemed exclusive to animals with brains and complex nervous systems, according to the findings of a new study led by researchers at the Centre for Genomic Regulation (CRG) in Barcelona and Harvard Medical School in Boston.

The findings, published today in the journal Current Biology, could represent an important shift in how we view the fundamental units of life.

“Rather than following pre-programmed genetic instructions, cells are elevated to entities equipped with a very basic form of decision making based on learning from their environments,” says Jeremy Gunawardena, Associate Professor of Systems Biology at Harvard Medical School, and co-author of the study.

The study looked at habituation, the process by which an organism gradually stops responding to a repeated stimulus. Its why humans stop noticing the ticking of a clock or become less distracted by flashing lights. This lowest form of learning has been studied extensively in animals with complex nervous systems.

Whether learning-like behaviours like habituation exist at cellular scale is a question that’s remained fraught with controversy. Early 20th-century experiments with the single-celled ciliate Stentor roeselii first shed light on behaviour that resembled learning, but the studies were overlooked and dismissed at the time. In the 1970s and 1980s, signs of habituation were found in other ciliates, and modern experiments have continued to add further weight to the theory.

“These creatures are so different from animals with brains. To learn would mean they use internal molecular networks that somehow perform functions similar to those carried out by networks of neurons in brains. Nobody knows how they are able to do this, so we thought it is a question that needed to be explored,” says Rosa Martinez, co-author of the study and researcher at the Centre for Genomic Regulation (CRG) in Barcelona.

Cells rely on biochemical reactions as their means of processing information. For example, the addition or removal of a phosphate tag from the surface of a protein causes it to switch on or off. To track how cells process information, instead of working with cells in lab dishes, the researchers used computer simulations based on mathematical equations to monitor these reactions and decode the ‘language’ of the cell. This allowed them to see how the molecular interactions inside cells changed when exposed to the same stimulus over and over again.

Specifically, the study looked at two common molecular circuits – negative feedback loops and incoherent feedforward loops. In negative feedback, the output of a process inhibits its own production, like a thermostat shutting off a heater when a room reaches a certain temperature. In incoherent feedforward loops, a signal simultaneously activates both a process and its inhibitor, like a motion-activated light with a timer. After detecting movement, the light automatically switches off after a certain period of time.

The simulations suggest that cells use a combination of at least two of these molecular circuits to finetune their response to a stimulus and reproduce all the hallmark features of habituation seen in more complex forms of life. One of the key findings is a requirement for "timescale separation" in the behaviour of the molecular circuits, where some reactions happen much faster than others.

“We think this could be a type of ‘memory’ at the cellular level, enabling cells to both react immediately and influence a future response” explains Dr. Martinez.

The finding may also illuminate a longstanding debate between neuroscientists and cognitive researchers. For years, these two groups have had different takes on how habituation strength relates to the frequency or intensity of stimulation. Neuroscientists focus on observable behaviour, noting that organisms show stronger habituation with more frequent or less intense stimuli.

Cognitive scientists, however, insist on testing for the existence of internal changes and memory formation after habituation has taken place. When following their methodology, habituation seems stronger for less frequent or more intense stimuli.

The study shows that the behaviour of the models aligns with both views. During habituation, the response decreases more with more frequent or less intense stimuli, but after habituation, the response to a common stimulus is also stronger in these cases.

“Neuroscientists and cognitive scientists have been studying processes which are basically two sides of the same coin,” says Gunawardena. “We believe that single cells could emerge as a powerful tool to study the fundamentals of learning.”
The research deepens our understanding of how learning and memory operate at the most basic level of life. If single cells can “remember," it could also help explain how cancer cells develop resistance to chemotherapy or how bacteria become resistant to antibiotics — situations where cells seem to "learn" from their environment.

However, the predictions need to be confirmed with real-world biological data. The study used mathematical modelling to explore the concept of learning in cells because it let them test many different scenarios rapidly to see which ones are worth investigating further in real experiments.

The work could lay the foundation for experimental scientists to now design lab experiments and test these predictions.

“The moonshot in computational biology is to make life as programmable as a computer, but lab experiments can be costly and time-consuming,” says Dr. Martinez, who is based at the Barcelona Collaboratorium, a joint initiative between the CRG and EMBL Barcelona specifically designed to advance research based on mathematical modelling to address big questions in biology.

“Our approach can help us prioritise which experiments are most likely to yield valuable results, saving time and resources and leading to new breakthroughs,” she adds. “We think it can be useful to address many other fundamental questions.”

EN CASTELLANO

¿Pueden las células "aprender" como el cerebro?

Las células individuales son capaces de aprender, según un estudio dirigido por un equipo del Centro de Regulación Genómica (CRG) de Barcelona y la Harvard Medical School en Boston. Se trata de un comportamiento que se consideraba exclusivo de animales con cerebro y sistemas nerviosos complejos.

Los hallazgos, publicados en la revista Current Biology, podrían representar un cambio importante en cómo percibimos las unidades fundamentales de la vida.

"Las células se consideran ahora entidades con una capacidad muy básica de toma de decisiones basada en el aprendizaje de sus entornos, en lugar de entidades que siguen instrucciones genéticas preprogramadas," dice Jeremy Gunawardena, profesor asociado de Biología de Sistemas en la Facultad de Medicina de Harvard y coautor del estudio.

El estudio analizó la habituación, el proceso de aprendizaje por el cual un organismo deja de responder gradualmente a un estímulo repetido. Es el mismo mecanismo por el cual los humanos dejan de oír el tic-tac de un reloj o se distraen menos con las luces intermitentes. Este tipo de aprendizaje es básico y se ha estudiado extensamente en animales con sistemas nerviosos complejos.

Si existen comportamientos parecidos a escala celular es un debate polémico. Los experimentos de principios del siglo XX con el ciliado unicelular Stentor roeselii fueron los primeros en demostrar un comportamiento que se asemejaba al aprendizaje, pero los estudios se pasaron por alto y fueron descartados. En las décadas de 1970 y 1980, se encontraron signos de habituación en otros ciliados, y los experimentos modernos han seguido añadiendo más peso a la teoría.

"Estas criaturas son muy diferentes de los animales con cerebro. Aprender significaría que utilizan redes moleculares internas que de alguna manera realizan funciones similares a las que realizan las redes de neuronas en el cerebro. Nadie sabe cómo son capaces de hacer esto, así que pensamos que era una cuestión que debía explorarse", explica Rosa Martínez, coautora del estudio e investigadora del Centro de Regulación Genómica (CRG).

Las células dependen de las reacciones bioquímicas para procesar la información. Por ejemplo, la adición o eliminación de una etiqueta de fosfato de la superficie de una proteína hace que esta se encienda o se apague. Para rastrear cómo las células procesan la información, en lugar de trabajar con células en placas de laboratorio, el equipo utilizó simulaciones computacionales basadas en ecuaciones matemáticas para monitorear estas reacciones y decodificar el "lenguaje" de la célula. Esto les permitió ver cómo cambiaban las interacciones moleculares dentro de las células cuando se exponían al mismo estímulo una y otra vez.

En concreto, el estudio se centró en dos circuitos moleculares comunes: los bucles de retroalimentación negativa y los bucles de retroalimentación incoherentes. En la retroalimentación negativa, la salida de un proceso inhibe su propia producción, como un termostato que apaga la calefacción cuando una habitación alcanza una cierta temperatura. En bucles de avance incoherentes, una señal activa simultáneamente un proceso y su inhibidor, como una luz que se activa por movimiento con un temporizador. Después de detectar movimiento, la luz se apaga automáticamente después de un cierto período de tiempo.

Las simulaciones sugieren que las células utilizan una combinación de al menos dos de estos circuitos moleculares para afinar su respuesta a un estímulo y reproducir todas las características distintivas de la habituación que se observan en los seres vivos más complejas. Uno de los hallazgos clave es el requisito de "separación a escala de tiempo" en el comportamiento de los circuitos moleculares, donde algunas reacciones ocurren mucho más rápido que otras.

"Creemos que esto podría ser un tipo de 'memoria' a nivel celular, que permite a las células reaccionar inmediatamente e influir en una respuesta futura", explica Martínez.

El hallazgo también puede iluminar un debate entre la neurociencia y la investigación cognitiva. Durante años, estos dos grupos han tenido diferentes puntos de vista sobre cómo la fuerza de habituación se relaciona con la frecuencia o intensidad de la estimulación. Los neurocientíficos se centran en el comportamiento observable, señalando que los organismos muestran una habituación más fuerte con estímulos más frecuentes o menos intensos.

Los científicos cognitivos, sin embargo, insisten en probar la existencia de cambios internos y la formación de la memoria después de haberse producido la habituación. Al seguir su metodología, la habituación parece ser más fuerte para estímulos menos frecuentes o más intensos.

El estudio muestra que el comportamiento de los modelos se alinea con ambos puntos de vista. Durante la habituación, la respuesta disminuye más con estímulos más frecuentes o menos intensos, pero después de la habituación, la respuesta a un estímulo común también es más fuerte en estos casos.

"Los neurocientíficos y los científicos cognitivos han estado estudiando procesos que son básicamente dos caras de la misma moneda", dice Gunawardena. "Creemos que las células individuales podrían surgir como una herramienta poderosa para estudiar los fundamentos del aprendizaje".

La investigación profundiza en nuestra comprensión de la forma en que el aprendizaje y la memoria operan en el nivel más básico de la vida. Si las células individuales pueden "recordar", esto también podría ayudar a explicar cómo las células cancerosas desarrollan resistencia a la quimioterapia o cómo las bacterias se vuelven resistentes a los antibióticos, situaciones en las que las células parecen "aprender" de su entorno.

Sin embargo, las predicciones deben confirmarse con datos biológicos del mundo real. El estudio utilizó modelos matemáticos para explorar el concepto de aprendizaje en las células, ya que les permitió probar muchos escenarios diferentes rápidamente para ver cuáles valía la pena investigar más a fondo en experimentos reales.

El trabajo podría sentar las bases para que los científicos experimentales diseñen experimentos de laboratorio y prueben estas predicciones.

"El objetivo de la biología computacional es hacer que la vida sea tan programable como un ordenador, pero los experimentos de laboratorio pueden ser costosos y llevar mucho tiempo", afirma Rosa Martínez, que trabaja en el Barcelona Collaboratorium, una iniciativa conjunta entre el CRG y el EMBL Barcelona diseñada específicamente para avanzar en la investigación basada en modelos matemáticos para abordar grandes cuestiones de la biología.

“Nuestro enfoque puede ayudarnos a priorizar qué experimentos tienen más probabilidades de producir resultados que valgan la pena, ahorrando tiempo y recursos y conduciendo a nuevos avances,” añade. "Creemos que puede ser útil para abordar muchas otras cuestiones fundamentales".

EN CATALÀ

¿Poden les cèl·lules "aprendre" com el cervell?

Les cèl·lules individuals són capaces d'aprendre, segons les troballes d'un nou estudi dirigit per un equip de recerca del Centre de Regulació Genòmica (CRG) de Barcelona i la Harvard Medical School a Boston. Es tracta d'un comportament que es considerava exclusiu d'animals amb cervell i sistemes nerviosos complexos.

Les troballes, publicades a la revista Current Biology, podrien representar un canvi important en com percebem les unitats fonamentals de la vida.

"Les cèl·lules ara es consideren entitats amb una capacitat molt bàsica de presa de decisions basada en l'aprenentatge dels seus entorns, en lloc d'entitats que segueixen instruccions genètiques pre-programades, ", diu Jeremy Gunawardena, professor associat de Biologia de Sistemes a la Facultat de Medicina de Harvard i coautor de l'estudi.

L'estudi va analitzar l'habituació, el procés pel qual un organisme deixa de respondre gradualment a un estímul repetit. És el mateix procés pel qual els humans deixen d'escoltar el tic-tac d'un rellotge o es distreuen menys amb els llums intermitents. Aquest tipus d'aprenentatge és bàsic i s'ha estudiat extensament en animals amb sistemes nerviosos complexos.

Si hi ha comportaments semblants a escala cel·lular és una pregunta polèmica. Els experiments de principis del segle XX amb el ciliat unicel·lular Stentor roeselii primer esclarir el comportament que s'assemblava a l'aprenentatge, però els estudis es van passar per alt i es van descartar en aquell moment. En les dècades de 1970 i 1980, es van trobar signes d'habituació en d’altres ciliats, i els experiments moderns han seguit afegint més pes a la teoria.

"Aquestes criatures són molt diferents dels animals amb cervell. Aprendre significaria que utilitzen xarxes moleculars internes que d'alguna manera realitzen funcions similars a les que realitzen les xarxes de neurones al cervell. Ningú sap com són capaços de fer això, així que pensem que era una qüestió que havia d'explorar-se", explica Rosa Martínez, coautora de l'estudi i investigadora del Centre de Regulació Genòmica (CRG).

Les cèl·lules depenen de les reaccions bioquímiques per processar la informació. Per exemple, l'addició o eliminació d'una etiqueta de fosfat de la superfície d'una proteïna fa que aquesta s'encengui o s'apagui. Per rastrejar com les cèl·lules processen la informació, en lloc de treballar amb cèl·lules en plaques de laboratori, l'equip va utilitzar simulacions computacionals basades en equacions matemàtiques per monitorar aquestes reaccions i descodificar el "llenguatge" de la cèl·lula. Això els va permetre veure com canviaven les interaccions moleculars dins de les cèl·lules quan s'exposaven al mateix estímul una vegada i una altra.

En concret, l'estudi es va centrar en dos circuits moleculars comuns: els bucles de retroalimentació negativa i els bucles de retroalimentació incoherents. En la retroalimentació negativa, la sortida d'un procés inhibeix la seva pròpia producció, com un termòstat que apaga la calefacció quan una habitació assoleix una certa temperatura. En bucles d'avanç incoherents, un senyal activa simultàniament un procés i el seu inhibidor, com un llum que s'activa per moviment amb un temporitzador. Després de detectar moviment, el llum s'apaga automàticament després d'un cert període de temps.

Les simulacions suggereixen que les cèl·lules utilitzen una combinació d'almenys dos d'aquests circuits moleculars per afinar la seva resposta a un estímul i reproduir totes les característiques distintives de l'habituació que s'observen en formes de vida més complexes. Una de les troballes clau és el requisit de "separació a escala de temps" en el comportament dels circuits moleculars, on algunes reaccions ocorren molt més ràpid que d'altres.

"Creiem que això podria ser un tipus de 'memòria' a nivell cel·lular, que permet a les cèl·lules reaccionar immediatament i influir en una resposta futura", explica Martínez.

La troballa també pot il·luminar un debat entre la neurociència i la investigació cognitiva. Durant anys, aquests dos grups han tingut diferents punts de vista sobre com la força d'habituació es relaciona amb la freqüència o intensitat de l' estimulació. Els neurocientífics se centren en el comportament observable, assenyalant que els organismes mostren una habituació més forta amb estímuls més freqüents o menys intensos.

Els científics cognitius, però, insisteixen a provar l'existència de canvis interns i la formació de la memòria després d 'haver-se produït l'habituació. En seguir la seva metodologia, l'habituació sembla ser més forta per a estímuls menys freqüents o més intensos.

L'estudi mostra que el comportament dels models s'alinea amb ambdós punts de vista. Durant l'habituació, la resposta disminueix més amb estímuls més freqüents o menys intensos, però després de l'habituació, la resposta a un estímul comú també és més forta en aquests casos.

"Els neurocientífics i els científics cognitius han estat estudiant processos que són bàsicament dues cares de la mateixa moneda", diu Gunawardena. "Creiem que les cèl·lules individuals podrien sorgir com una eina poderosa per estudiar els fonaments de l'aprenentatge".

La recerca aprofundeix en la nostra comprensió de la forma en què l'aprenentatge i la memòria operen en el nivell més bàsic de la vida. Si les cèl·lules individuals poden "recordar", això també podria ajudar a explicar com les cèl·lules canceroses desenvolupen resistència a la quimioteràpia o com els bacteris es tornen resistents als antibiòtics, situacions en què les cèl·lules semblen "aprendre" del seu entorn.

Tanmateix, les prediccions s'han de confirmar amb dades biològiques del món real. L'estudi va utilitzar models matemàtics per explorar el concepte d'aprenentatge en les cèl·lules, ja que els va permetre provar molts escenaris diferents ràpidament per veure quins valia la pena investigar més a fons en experiments reals.

El treball podria establir les bases perquè els científics experimentals dissenyin experiments de laboratori i provin aquestes prediccions.

"L'objectiu de la biologia computacional és fer que la vida sigui tan programable com un ordinador, però els experiments de laboratori poden ser costosos i implicar molt de temps", afirma la Rosa Martínez, que treballa al Barcelona Collaboratorium, una iniciativa conjunta entre el CRG i l'EMBL Barcelona dissenyada específicament per avançar en la recerca basada en models matemàtics per abordar grans qüestions de la biologia.

"El nostre enfocament pot ajudar-nos a prioritzar quins experiments tenen més probabilitats de produir resultats que valguin la pena, estalviant temps i recursos i conduint a nous avenços," afegeix. "Creiem que pot ser útil per abordar moltes altres qüestions fonamentals".